Atividade Final
Nilson Berriel
17/10/2021
A espécie selecionada para esta atividade foi Senegalia polyphylla (DC.) Britton & Rose, popularmente conhecida como monjolo, acácia, angico, maricá e muitos outros nomes que irão variar de acordo com sua área de ocorrência no Brasil. 1 2 É uma árvore pertencente a família Leguminosae, e ao Grupo Ecológico das secundárias iniciais 3, que pode atingir os 15-20 m de altura e possuir um DAP (Diâmetro à Altura do Peito) de 30-60 cm. 4 É támbém uma espécie de interesse econômico, pois além do uso madereiro, também está associada a projetos de restauração ambiental, reflorestamentos e arborização urbana. 5
Esta é uma espécie decídua, que perde suas folhas nos períodos de seca ou de inverno, não é endemica do Brasil, mas ocorre noa principais dominíos fitogerográficos do país (Amazônia, Caatinga, Cerrado, Mata Atlântica, Pantanal). Sua ocorrencia se dá por muitos países da América Central e Sul, e incluindo o México na América do Norte. 6 7
Temos aqui um detalhamento de Senegalia polyphylla fornecido no livro de Harri Lorenzi 9:
A seguir veremos como acessar os dados de distribuição da Senegalia polyphylla, a partir dos registros no banco de dados do GBIF.
Começaremos carregando os seguintes pacotes: tidyverse, rgbif e magrittr.
Iremos selecionar os dados utilizaremos a função occ_data, do pacote rgbif. Neste ponto faremos a aquisição dos dados disponíveis para Senegalia polyphylla no banco de dados do GBIF.
S.polyphylla_gbif <- occ_data(scientificName = "Senegalia polyphylla",
hasCoordinate = TRUE,
hasGeospatialIssue=FALSE)Abaixo iremos identificar as variáveis disponíveis para S. polyphylla.
S.polyphylla_gbif$data %>% names## [1] "key"
## [2] "scientificName"
## [3] "decimalLatitude"
## [4] "decimalLongitude"
## [5] "issues"
## [6] "datasetKey"
## [7] "publishingOrgKey"
## [8] "networkKeys"
## [9] "installationKey"
## [10] "publishingCountry"
## [11] "protocol"
## [12] "lastCrawled"
## [13] "lastParsed"
## [14] "crawlId"
## [15] "hostingOrganizationKey"
## [16] "basisOfRecord"
## [17] "occurrenceStatus"
## [18] "taxonKey"
## [19] "kingdomKey"
## [20] "phylumKey"
## [21] "classKey"
## [22] "orderKey"
## [23] "familyKey"
## [24] "genusKey"
## [25] "speciesKey"
## [26] "acceptedTaxonKey"
## [27] "acceptedScientificName"
## [28] "kingdom"
## [29] "phylum"
## [30] "order"
## [31] "family"
## [32] "genus"
## [33] "species"
## [34] "genericName"
## [35] "specificEpithet"
## [36] "taxonRank"
## [37] "taxonomicStatus"
## [38] "iucnRedListCategory"
## [39] "elevation"
## [40] "year"
## [41] "month"
## [42] "day"
## [43] "eventDate"
## [44] "lastInterpreted"
## [45] "license"
## [46] "institutionKey"
## [47] "isInCluster"
## [48] "geodeticDatum"
## [49] "class"
## [50] "countryCode"
## [51] "country"
## [52] "identifier"
## [53] "catalogNumber"
## [54] "recordedBy"
## [55] "institutionCode"
## [56] "locality"
## [57] "collectionCode"
## [58] "gbifID"
## [59] "occurrenceID"
## [60] "identifiedBy"
## [61] "stateProvince"
## [62] "modified"
## [63] "rightsHolder"
## [64] "recordNumber"
## [65] "municipality"
## [66] "datasetName"
## [67] "language"
## [68] "type"
## [69] "ownerInstitutionCode"
## [70] "occurrenceRemarks"
## [71] "dateIdentified"
## [72] "projectId"
## [73] "programmeAcronym"
## [74] "elevationAccuracy"
## [75] "continent"
## [76] "organismQuantity"
## [77] "organismQuantityType"
## [78] "eventID"
## [79] "habitat"
## [80] "http://rs.tdwg.org/dwc/terms/organismQuantity"
## [81] "institutionID"
## [82] "county"
## [83] "vernacularName"
## [84] "organismID"
## [85] "http://rs.tdwg.org/dwc/terms/organismQuantityType"
## [86] "datasetID"
## [87] "samplingProtocol"
## [88] "coordinateUncertaintyInMeters"
## [89] "individualCount"
## [90] "nomenclaturalStatus"
## [91] "nomenclaturalCode"
## [92] "taxonID"
## [93] "bibliographicCitation"
## [94] "collectionID"
## [95] "verbatimEventDate"
## [96] "verbatimSRS"
## [97] "verbatimCoordinateSystem"
## [98] "fieldNumber"
## [99] "previousIdentifications"
## [100] "organismRemarks"
## [101] "verbatimElevation"
## [102] "disposition"
## [103] "otherCatalogNumbers"
## [104] "preparations"
## [105] "collectionKey"
## [106] "eventRemarks"
## [107] "fieldNotes"
## [108] "waterBody"
## [109] "parentEventID"
## [110] "name"
## [111] "lifeStage"
## [112] "samplingEffort"
## [113] "reproductiveCondition"
## [114] "references"
## [115] "http://unknown.org/nick"
## [116] "verbatimLocality"
## [117] "eventTime"
## [118] "identificationID"
## [119] "higherGeography"
## [120] "accessRights"Após identificar as variáveis disponíveis, vamos criar uma seleção das variáveis que nos interessam.
S.polyphylla_gbif1 <- S.polyphylla_gbif$data %>%
dplyr::select(scientificName, acceptedScientificName, decimalLatitude, decimalLongitude,
issues,elevation, basisOfRecord, occurrenceStatus, rightsHolder,
datasetName, recordedBy, country, locality, stateProvince,county, habitat)
S.polyphylla_gbif1## # A tibble: 500 x 16
## scientificName acceptedScientifi~ decimalLatitude decimalLongitude issues
## <chr> <chr> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 Acacia polyphyl~ Senegalia polyphy~ 13.7 -89.4 "colman~
## 2 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -12.1 -39.1 "gass84~
## 3 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -23.0 -52.8 "gass84~
## 4 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -23.4 -51.9 "gass84~
## 5 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ 7.92 -75.5 ""
## 6 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -9.97 -41.3 "gass84~
## 7 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ 14.3 -89.6 "colman~
## 8 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -0.749 -77.4 "cdroun~
## 9 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ -1.07 -77.7 "cdroun~
## 10 Senegalia polyp~ Senegalia polyphy~ 5.80 -75.7 ""
## # ... with 490 more rows, and 11 more variables: elevation <dbl>,
## # basisOfRecord <chr>, occurrenceStatus <chr>, rightsHolder <chr>,
## # datasetName <chr>, recordedBy <chr>, country <chr>, locality <chr>,
## # stateProvince <chr>, county <chr>, habitat <chr>Utilizandos a função lapply podemos checar os níveis das variáveis que tivemos maior interesse.
lapply(S.polyphylla_gbif1, unique)## $scientificName
## [1] "Acacia polyphylla DC."
## [2] "Senegalia polyphylla (DC.) Britton & Rose"
## [3] "Acacia glomerosa Benth."
##
## $acceptedScientificName
## [1] "Senegalia polyphylla (DC.) Britton & Rose"
##
## $decimalLatitude
## [1] 13.699170 -12.132222 -22.950500 -23.403122 7.923912 -9.971958
## [7] 14.341190 -0.748611 -1.072500 5.804905 -21.390555 -21.371667
## [13] -21.390556 -19.531389 -25.144167 5.797216 5.796552 5.795090
## [19] 5.794914 5.794649 5.806511 5.793685 5.809725 5.797109
## [25] 5.797045 5.797058 5.797501 5.797210 -16.845000 -13.001389
## [31] -14.425000 -14.225000 -8.551944 7.931914 5.792887 5.785355
## [37] 5.789569 5.789552 5.789545 5.789586 5.789573 5.789416
## [43] 5.789419 5.789572 5.789074 5.789029 5.789116 5.789007
## [49] 5.788990 5.789339 5.789025 5.792715 5.790461 5.799735
## [55] 5.792266 5.794514 5.800272 5.797559 5.797346 5.797306
## [61] 5.797278 5.795581 5.795657 5.795073 5.790271 5.804635
## [67] 5.803279 5.796238 5.796151 5.796041 5.789677 5.796925
## [73] 5.801278 5.798353 5.805764 5.803957 5.804054 5.800296
## [79] 5.786955 5.799110 5.795785 5.803768 5.801773 5.802466
## [85] 5.804026 5.792945 5.795035 5.795323 5.796898 5.786104
## [91] 5.803444 5.787189 5.802179 -10.265556 -11.745000 -21.061944
## [97] -25.502222 5.793496 -21.045278 -14.806944 -23.428639 -9.114139
## [103] -15.437500 5.797500 5.797561 5.797426 5.797467 -12.254167
## [109] 11.167439 11.165854 11.165883 11.165758 11.165819 11.165764
## [115] 11.165775 11.167521 11.168650 11.167639 11.167547 11.167564
## [121] 11.165352 11.164973 11.164924 11.167937 11.164857 11.167817
## [127] 11.167771 11.165250 11.167884 11.168156 11.168173 11.167158
## [133] 11.167153 11.167276 11.167348 11.167267 11.167122 11.167225
## [139] 11.164174 11.164142 11.166620 11.166520 11.165714 11.163987
## [145] 11.166360 11.164022 11.165674 11.165727 11.166363 11.165688
## [151] 11.166319 11.165649 11.167669 11.167766 11.165984 11.165895
## [157] 11.165445 11.167713 11.167559 11.167567 11.165468 11.165925
## [163] 11.165614 11.165513 11.165472 11.165573 11.165508 11.165699
## [169] 11.165660 11.165659 11.163779 11.163816 11.166159 11.167485
## [175] 11.167467 11.166050 11.167491 11.166045 11.167438 11.167468
## [181] 11.167466 11.166125 11.165406 11.166111 11.165373 11.167428
## [187] 11.167440 11.165378 11.164023 11.168483 11.168035 11.168155
## [193] 11.168191 11.168119 11.168221 11.168152 11.167405 11.167165
## [199] 11.167172 11.168659 11.167686 11.167875 11.166637 11.167078
## [205] 11.167105 11.167833 11.167917 11.167903 11.167855 11.167854
## [211] 11.168231 11.167837 11.167866 11.167912 11.167985 11.167779
## [217] 11.168047 11.166830 11.168596 11.168631 11.166658 11.168049
## [223] 11.166667 11.168062 11.166633 11.168111 11.167977 11.167947
## [229] 11.167839 11.167826 11.168235 11.168215 11.168519 11.167838
## [235] 11.168507 11.167752 11.167781 11.167725 11.168294 11.167217
## [241] 11.167347 11.167191 11.167268 11.167207 11.167552 11.167519
## [247] 11.167553 11.168353 11.168615 11.168196 11.168150 11.168268
## [253] 11.168565 11.168146 11.167911 11.168072 11.168354 11.167568
## [259] 11.168018 11.167987 11.167728 11.168034 11.168001 11.167767
## [265] 11.167755 11.168313 11.168295 11.168369 11.168408 11.167523
## [271] 11.167499 11.168076 11.167537 11.168080 11.167933 11.167496
## [277] 11.167973 11.167538 11.167810 11.168142 11.168379 11.168256
## [283] 11.167743 11.167599 11.167632 11.167800 11.167785 11.168189
## [289] 11.167807 11.168141 11.167874 11.168030 11.167754 11.167794
## [295] 11.167742 11.167792 11.167773 11.167772 11.167793 11.168330
## [301] 11.168439 11.168309 11.168428 11.168261 11.168352 11.168227
## [307] 11.168159 11.164669 11.165805 11.165666 11.165804 11.164523
## [313] 11.164422 11.165923 11.164333 11.164465 11.166046 11.165867
## [319] 11.165856 11.165865 11.166279 11.166138 11.166056 11.166083
## [325] 11.166239 11.166012 11.165991 11.165954 11.165912 11.164901
## [331] 11.165808 11.165784 11.165789 11.165794 11.165846 11.165802
## [337] 11.165725 11.165678 11.165675 11.165662 11.165692 11.165609
## [343] 11.165535 11.168026 11.165563 11.168375 11.168199 11.168472
## [349] 11.168459 11.165176 11.165037 11.165009 11.164921 11.164905
## [355] 11.166837 11.166643 11.164621 11.164463 11.164512 11.166595
## [361] 11.166538 11.166572 11.166415 11.166427 11.166332 11.166431
## [367] 11.164688 10.964263 11.064238 13.672222 -25.483611 -25.290100
## [373] -18.994167 -15.266666 -25.710278 -15.266667 -22.963056 -6.840000
## [379] -21.162777 -21.162778 -21.363611 -14.019100 -9.000000 -14.670250
## [385] -3.798889 -21.274878 -23.450000 -3.240000 -5.629711 -21.510833
## [391] 13.829810 -19.879861 16.794971 -8.335000 -19.796667 -7.517222
## [397] -23.402500 -23.243611 -23.613889 -25.613889 -25.000000 -25.365000
## [403] -5.146667 -18.039167 -5.141592 -16.132722 -25.370278 -8.524722
## [409] -24.854722 5.329520 -24.355639 -8.999722 -9.720000 -24.358417
## [415] -25.392222 -24.355556 -7.560000 -15.877500 -6.817508
##
## $decimalLongitude
## [1] -89.43748 -39.11583 -52.76550 -51.94852 -75.54489 -41.34251 -89.56161
## [8] -77.39250 -77.66306 -75.70579 -41.08555 -41.08056 -41.08556 -40.73306
## [15] -53.83528 -75.70682 -75.70645 -75.70825 -75.70720 -75.70667 -75.69531
## [22] -75.70940 -75.69219 -75.70747 -75.70737 -75.70738 -75.70692 -75.70735
## [29] -43.68944 -42.70694 -44.15722 -42.52972 -37.00000 -75.54190 -75.68894
## [36] -75.69839 -75.70012 -75.70012 -75.70011 -75.70005 -75.70006 -75.70022
## [43] -75.70022 -75.70003 -75.69956 -75.69956 -75.69958 -75.69957 -75.69956
## [50] -75.69991 -75.70060 -75.70125 -75.70725 -75.70862 -75.70664 -75.68850
## [57] -75.69561 -75.69534 -75.69537 -75.69542 -75.70512 -75.70499 -75.70553
## [64] -75.69409 -75.70006 -75.70029 -75.70443 -75.70351 -75.70514 -75.69629
## [71] -75.71246 -75.69826 -75.71359 -75.69820 -75.69680 -75.69784 -75.69886
## [78] -75.69671 -75.70876 -75.71039 -75.69259 -75.69027 -75.69270 -75.70394
## [85] -75.70958 -75.70588 -75.70600 -75.70138 -75.69461 -75.69390 -75.69144
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## [91] "Rocha-Filho, J.A.; Cabral, F.F.; Almeida, A.A.D.; Barth, S.E. & Souza, S."
## [92] "L.M.Garcia"
## [93] "L. C. P. Lima"
## [94] "Lima, L.C.P."
## [95] "Lima, LCP;Lima, L.C.P."
## [96] "Fonseca, A"
## [97] "Meneses, H.M."
## [98] "Verly, O.M."
## [99] "Pastore, M.; Giulietti, A.M.; Harley, R.M.; Nogueira, M.G.C."
## [100] "E. Barboza"
## [101] "Barboza, E.; Silva, J.M.; Brotto, M.L.; Silva, J.M.; Brotto, M.L."
## [102] "Mateo Hernández Schmidt"
## [103] "E. Barboza J.M. Silva;M.L. Brotto"
## [104] "Barboza, E;Silva, J.M.,Brotto, M.L.,Barboza, E."
## [105] "Lima, L.C.P.;"
## [106] "E.L. Siqueira"
## [107] "Nascimento, I.S."
## [108] "I. S. Nascimento"
## [109] "Luiz Aquino Silva Santos"
## [110] "Siqueira, E.L."
## [111] "E.L. Siqueira;"
## [112] "Luiz Aquino Silva Santos;"
## [113] "Siqueira, E.L.;"
## [114] "Moraes, T.M."
## [115] "T. M. Moraes"
## [116] "Vieira, LAF"
##
## $country
## [1] "El Salvador" "Brazil"
## [3] "Colombia" "Ecuador"
## [5] "Bolivia (Plurinational State of)" "Mexico"
##
## $locality
## [1] "Depto. La Libertad, Mpio. Jayaque, carretera hacia Ateos, por entrada a cantón La Flores."
## [2] "Distrito de Jaguara, próximo ao Rio Jacuípe."
## [3] "Zona Rural, Beira da Rodovia Br 376."
## [4] "Universidade Estadual de Maringá, Campus sede, Mata Ciliar da UEM, margem direita do Córrego Mandacaru."
## [5] "Predio Cerromatoso S.A."
## [6] "Povoado Cabeluda, a 2,40 Km do Parque Nacional Boqueirão da Onça"
## [7] "Depto. Santa Ana, Mpio. Metapán, Ctón. San Jerónimo, Crio. Ostúa, Hacienda 3 Puentes, calle al Crio. La Virgen, orilla del Potrero El Tuna"
## [8] "San José de Dahuano, sitio San Rafael. Proyecto catálogo de especies forestales priorizadas por la Autoridad Ambiental Nacional - Ministerio del Ambiente/Dirección Nacional Forestal. MAE-FAO-PROAmazonía 2020."
## [9] "Montealegre. Proyecto catálogo de especies forestales priorizadas por la Autoridad Ambiental Nacional - MAE/Dirección Nacional Forestal. MAE-FAO-PROAmazonía 2020."
## [10] "San Antonio"
## [11] "EEEG. Na borda da mata, estrada de aceiro que contorna a faixa leste da mata. Floresta Estacional Semidecidual sobre tabuleiro."
## [12] "EEEG. Condomínio, indo para ponta sul da mata, na borda. Floresta Estacional Semidecidual sobre tabuleiro."
## [13] "Estação Ecológica Estadual Guaxindiba. EEEG. Condomínio, indo para ponta sul da mata, na borda."
## [14] "Estação Ecológica Estadual Guaxindiba. EEEG. Na borda da mata, estrada de aceiro que contorna a faixa leste da mata."
## [15] NA
## [16] "Estação Ecológica Estadual Guaxindiba EEEG. Na borda da mata, estrada de aceiro que contorna a faixa leste da mata. Floresta Estacional Semidecidual sobre tabuleiro."
## [17] "Parque Nacional do Iguaçu. Borda do Parque. Parque Nacional do Iguaçu"
## [18] "La Mancha"
## [19] "Bariloche"
## [20] "E1, Parcela 15. Ecorregião . -16,844893; -43,689461. Área rural ca. 1 km NE de Glaucilândia (MG)."
## [21] "Nordeste plot MAC-01, Fazenda Roberto ca. 2km down dirt road N from Macaubas. 500m SW as the crow flies from the end of the road"
## [22] "Nordeste plot JUV-01, Fazenda Valle Verde, ca. 8km off BR130 at Monte Rei."
## [23] "Nordeste plot CAE-01, ca. 2.5 km NW of BA-156 from Caetité to Brejinho das Ametistas, reached via windfarm access road for 2km W, farm access road for 1km N, then 500 m walk W."
## [24] "Vale do Catimbau"
## [25] "Predio Cerromatoso"
## [26] "La Candelaria"
## [27] "Peña linda"
## [28] "La candelaria"
## [29] "La mancha"
## [30] "Estrada do Bendó"
## [31] "Próximo a UFT- Campus Gurupi, prédio Casadinho"
## [32] "Ao longo da MS - 382, 35 km NW de Bonito, entorno do P. N. Serra da Bodoquena."
## [33] "Avenida Araucária."
## [34] "Ao longo da MS - 382, 35km NW de Bonito, entorno do P.N. Serra da Bodoquena."
## [35] "Ao Longo da MS-382, 35km NW de Bonito, entorno do P.N. Serra da Bodoquena"
## [36] "Parque do Ingá"
## [37] "Comunidade Eugenópolis."
## [38] "Tamboril"
## [39] "Povoado do Carrapato."
## [40] "Arroyo Bruno"
## [41] "Serranía perija"
## [42] "Cantón Chilata. Municipio San Julian"
## [43] "Estrada paralela ao Rio Monteiro, sentido para a balsa do Rio Iguaçu."
## [44] "Clube de Caça e Pesca Itororo"
## [45] "Vargem de Salinas."
## [46] "Estrada rural entre o rio Capanema e a Comunidade São João."
## [47] "Ilha de Cotunduba. Setor Cotunduba. Parque Natural Municipal Paisagem Carioca"
## [48] "Conglomerado TO 44; subunidade 4, subparcela 8 e indivíduo 2."
## [49] "Vicinal da avenida José da Costa, acessada com aproximadamente 16 km da cidadde de Jaboticabal, Regio de Ecótono entre os dominios do cerrado e da Mata Atlântica, com especiés caracteristicas de ambos dominíos, mas principalmente com especíes generalist"
## [50] "Vicinal da avenida José da Costa, acessada com aproximadamente 16 km da cidadde de Jaboticabal, Regio de Ecótono entre os dominios do cerrado e da Mata Atlântica, com especiés caracteristicas de ambos dominíos, mas principalmente com especíes generalist"
## [51] "Ponta norte da mata, Condomínio, na borda da mata árvore isolada no pasto. Floresta Estacional."
## [52] "Região do Córrego Capitão Felipe., Terra firme."
## [53] "Parque Nacional Madidi, comunidad Santa Rosa, Collpana Grande."
## [54] "Estação Ecológica Estadual Guaxindiba. Ponta norte da mata, Condomínio, na borda da mata árvore isolada no pasto."
## [55] "Campus do Itaperi da Universidade Estadual do Ceará"
## [56] "fragmento florestal remanescente"
## [57] "Parque Estadual Mata dos Godoy, margem do Ribeirão dos Apertados"
## [58] "Conglomerado : IFN-177 parcela: 4.10"
## [59] "Flona Tapirapé-Aquiri"
## [60] "Fazenda Santa Fé."
## [61] "Depto. Ahuachapán, Mpio. San Francisco Menéndez, Ctón. El Corozo, Crío. El Irayol, Montaña de don Yordi, camino hacia el Plan de La Jutera."
## [62] "Rio Doce, Margem Esquerda"
## [63] "Na borda da mata, estrada de aceiro que contorna a faixa leste da mata. Floresta Estacional Semidecidual."
## [64] "Estação Ecológica Estadual Guaxindiba. Na borda da mata, estrada de aceiro que contorna a faixa leste da mata."
## [65] "Distrito de Caracóis"
## [66] "Serra da Mata Nova, Chapada do Araripe"
## [67] "Fazenda Bacaeri, Terra firme"
## [68] "Margem direita do Córrego Mandacarú,, Próximo a ADUEM"
## [69] "Fazenda São Manuel, Água Pimpinela,, próximo ao Córrego Água Pimpinela"
## [70] "Próx. Centro recepção turística"
## [71] "Parna Iguaçu, próximo Centro recepção turística."
## [72] "Parque Nacional do Iguaçu, próximo ao centro recepção turística."
## [73] "Serra das Almas, around plot 1."
## [74] "Aproximadamente 1 km da cidade, na margem do Rio Preto"
## [75] "RPPN Serra das Almas, sede."
## [76] "Horto Florestal Prof.ª Michelle Carmelinda Pegorini Bordini, IFMT Campus Cáceres #?# Prof. Olegário Baldo"
## [77] "Parque Nacional do Iguaçu, entrada principal"
## [78] "Serra de Redenção"
## [79] "Estrada de Pacas ao Parque Estadual das"
## [80] "Estrada de Pacas ao Parque Estadual das Lauráceas, Berneck"
## [81] "Vereda Montaña Negra, finca El Recuerdo"
## [82] "Parque Nacional do Iguaçu. Próximo a trilha das Cataratas. Parque Nacional do Iguaçu"
## [83] "Estação Ecológica Municipal Dr. Orlando"
## [84] "Conglomerado do Inventário Florestal Nacional.&nf; PE_230 , 1-10-3"
## [85] "Conglomerado do Inventário Florestal Nacional.&nf; PE_230 , 1-10-1RN"
## [86] "Conglomerado do Inventário Nacional Florestal PE_230, 1-10-1RN"
## [87] "Conglomerado: TO-264. Subunidade 4, subparcela 2, indivíduo 4."
## [88] "Estação Ecológica Municipal Dr. Orlando Sanchez"
## [89] "Parque Nacional do Iguaçu, trilha das Cataratas."
## [90] "Estação Ecológica Municipal Doutor Orlando Sanchez."
## [91] "Estação Ecológica Municipal Dr. Orlando Sanchez. Estação Ecológica Municipal Dr. Orlando Sanchez"
## [92] "Conglomerado do Inventário Florestal Nacional.&nf; PE_12 , 1-10-6RN"
## [93] "Conglomerado do Inventário Florestal Nacional PE_12, 1-10-6RN"
## [94] "Areião. Sítio 26. Ponto 3."
##
## $stateProvince
## [1] NA "Bahia" "Paraná"
## [4] "Córdoba" "Orellana" "Napo"
## [7] "Antioquia" "Rio de Janeiro" "Espírito Santo"
## [10] "Es" "Rj" "Minas Gerais"
## [13] "Pernambuco" "Tocantins" "Ms"
## [16] "Mato Grosso do Sul" "Piauí" "La Guajira"
## [19] "Sonsonate" "Mg" "Sp"
## [22] "São Paulo" "Goiás" "Mato Grosso"
## [25] "La Paz" "Ceará" "Maranhão"
## [28] "Pará" "Guerrero" "Pr"
## [31] "Cundinamarca" "To" "Paraíba"
##
## $county
## [1] NA "Montelíbano" "Loreto" "Tena" "Jericó"
## [6] "Albania" "Barrancas" "Franz Tamayo" "Redenção" "Guaduas"
##
## $habitat
## [1] NA
## [2] "Vegetación secundaria alta"
## [3] "Vegetación secundaria baja"
## [4] "Pastos arbolados"
## [5] "Pastos limpios"
## [6] "Bosque de galería y/o ripario"
## [7] "Zonas industriales o comerciales"
## [8] "Mosaico de pastos y espacios naturales"
## [9] "Pastos enmalezados (Pe)"
## [10] "Tierras desnudas y degradadas (Tdd)"
## [11] "Zonas arenosas naturales (Zan)"
## [12] "Arbusto"
## [13] "Bosque seco (arbustal denso)"A princípio não encontramos níveis suspeitos que possuíssem erros aparentes.
Podemos utilizar esses dados para gerar mapas com a localização reportada para S. polyphylla. Para isso, novos pacotes serão carregados para a criação dos mapas. Os pacotes são: ggmap, maps, mapdata e sf.
Como a espécie que selecionamos possui uma ampla distribuição e pode estar por toda a América Latina, vamos selecionar e carregar os países de interesse.
mapa <- map_data('world',regions = c("Brazil", "Uruguay", "Argentina", "French Guiana", "Suriname", "Colombia", "Venezuela", "Bolivia", "Ecuador", "Chile", "Paraguay", "Peru", "Guyana", "Panama", "Costa Rica", "Nicaragua", "Honduras", "El Salvador", "Belize", "Guatemala", "Mexico", "Trinidad and Tobago", "Caribe", "Puerto Rico", "Dominican Republic", "Haiti", "Jamaica", "Cuba", "Bahamas", "Antiles", "Dominica"))
sf <- st_as_sf (mapa, coords = c("long", "lat"), crs = 4326) %>%
group_by(region, subregion) %>%
summarise(geometry = st_combine(geometry)) %>%
st_cast("POLYGON") %>%
group_by(region) %>%
summarise(geometry = st_combine(geometry)) %>%
st_cast("MULTIPOLYGON")Agora que carregamos os países que temos interesse em utilizar, podemos plotar um mapa com os pontos de registro para S. polyphylla no GBIF.
ggplot( data = sf) +
geom_sf( data = sf[ sf$region %in% c("Brazil", "Uruguay", "Argentina", "French Guiana", "Suriname", "Colombia", "Venezuela", "Bolivia", "Ecuador", "Chile", "Paraguay", "Peru", "Guyana", "Panama", "Costa Rica", "Nicaragua", "Honduras", "El Salvador", "Belize", "Guatemala", "Mexico", "Trinidad and Tobago", "Caribe", "Puerto Rico", "Dominican Republic", "Haiti", "Jamaica", "Cuba", "Bahamas", "Antiles", "Dominica"), ], alpha = 0 ) +
coord_sf() +
theme_classic() +
geom_point(data = S.polyphylla_gbif1, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude), color = "red") +
labs(x = "longitude", y = "latitude", title = expression(italic("Senegalia polyphylla")))
Para melhorar a visualização do resultado, podemos destacar os registros de ocorrências pelos países.
ggplot( data = sf) +
geom_sf( data = sf[ sf$region %in% c("Brazil", "Uruguay", "Argentina", "French Guiana", "Suriname", "Colombia", "Venezuela", "Bolivia", "Ecuador", "Chile", "Paraguay", "Peru", "Guyana", "Panama", "Costa Rica", "Nicaragua", "Honduras", "El Salvador", "Belize", "Guatemala", "Mexico", "Trinidad and Tobago", "Caribe", "Puerto Rico", "Dominican Republic", "Haiti", "Jamaica", "Cuba", "Bahamas", "Antiles", "Dominica"), ], alpha = 0 ) +
coord_sf() +
theme_classic() +
geom_point(data = S.polyphylla_gbif1, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude, color = country)) +
labs(x = "longitude", y = "latitude", title = expression(italic("Senegalia polyphylla")))
Ou ainda, também podemos destacar esses países para melhorar a identificação.
ggplot( data = sf) +
geom_sf( data = sf[ sf$region %in% c("Brazil", "Uruguay", "Argentina", "French Guiana", "Suriname", "Colombia", "Venezuela", "Bolivia", "Ecuador", "Chile", "Paraguay", "Peru", "Guyana", "Panama", "Costa Rica", "Nicaragua", "Honduras", "El Salvador", "Belize", "Guatemala", "Mexico", "Trinidad and Tobago", "Caribe", "Puerto Rico", "Dominican Republic", "Haiti", "Jamaica", "Cuba", "Bahamas", "Antiles", "Dominica"), ], alpha = 0 ) +
geom_sf( data = sf[ sf$region %in% c("Brazil","Bolivia","Ecuador", "Colombia", "El Salvador", "Mexico"), ], fill = "grey" )+
coord_sf() +
theme_classic() +
geom_point(data = S.polyphylla_gbif1, aes(x = decimalLongitude, y = decimalLatitude, color = country)) +
labs(x = "longitude", y = "latitude", title = expression(italic("Senegalia polyphylla")))
Outra possibilidade que temos para demonstrar oa pontos de ocorrência é o utilizando o pacote leaflet. Utilizando esse pacote podemos gerar alguns gráficos mais interativos e de melhor visualização.
Primeiro precisamos carregar os dados dentro de um novo objeto.
s.polyphylla <- S.polyphylla_gbif$data %>%
dplyr::select(scientificName, decimalLatitude, decimalLongitude) %>%
distinct()Agora vamos carregar o pacote leaflet.
Podemos criar um mapa base utilizando somente as coordenadas geográficas (em graus decimais) dos pontos de ocorrência da Senegalia polyphylla.
s.polyphylla %>%
leaflet() %>%
addTiles() %>%
addMarkers(~decimalLongitude,
~decimalLatitude)Podemos incrementar o mapa utilizando S. polyphylla e seus sinônimos como marcadore, deixando o gráfico mais interativo onde poderemos checar seus registros de ocorrência. Vamos carregar o pacote RColorBrewer e seguir os camandos abaixo.
pal <- colorFactor(palette = "Set1", domain = unique(s.polyphylla$scientificName))
s.polyphylla %>%
leaflet() %>%
addTiles() %>%
addCircleMarkers(~decimalLongitude,
~decimalLatitude,
radius = 5,
label = ~as.character(scientificName),
color = ~pal(s.polyphylla$scientificName),
stroke = FALSE, fillOpacity = 0.5) %>%
addLegend('bottomright',
colors = unique(pal(s.polyphylla$scientificName)),
labels = unique(s.polyphylla$scientificName),
title = 'Espécie',
opacity = 0.5)Outra opção de gráfico dinâmico que temos é utilizando o pacote plotly. Onde poderemos checar as ocorrências de S. polyphylla em relação a elevação em que foi encontrada.
Para esta etapa vamos carregar uma nova variável nos nossos dados: elevation.
s.polyphylla <- S.polyphylla_gbif$data %>%
dplyr::select(scientificName, decimalLatitude, decimalLongitude, elevation) %>%
distinct()Agora, vamos plotar o gráfico com essas informações.
s.polyphylla %>%
mutate(elev = round(elevation)) %>%
group_by(elev, scientificName) %>%
summarise(occ = length(scientificName)) %>%
ggplot(aes(y = occ, x = elev, color = scientificName)) +
geom_point() +
geom_smooth() +
theme_classic() +
labs(x = "elevação", y = 'ocorrências')
Como pudemos observar o gráfico gerado não possui nenhuma interação. Carregando a função plotly, agora iremos gerar um novo gráfico e mais interativo.
Primeiro vamos carregar os dados que queremos dentro de um objeto.
plotly_s.polyphylla <- s.polyphylla %>%
mutate(elev = round(elevation)) %>%
group_by(elev, scientificName) %>%
summarise(occ = length(scientificName)) %>%
ggplot(aes(y = occ, x = elev, color = scientificName)) +
geom_point() +
geom_smooth() +
theme_classic() +
labs(x = "elevação", y = 'ocorrências')E agora vamos plotar o gráfico mais interativo onde podemos checar a ocorrência de S. polyphylla em relação a elevação do terreno.
ggplotly(plotly_s.polyphylla)Terra, V.; Morim, M.P. 2020. Senegalia in Flora do Brasil 2020. Jardim Botânico do Rio de Janeiro.Disponível em: http://reflora.jbrj.gov.br/reflora/floradobrasil/FB101015. Acesso em: 18 out. 2021↩︎
Lorenzi, H. 2016. Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Vol. 1. 7ª ed. São Paulo: Instituto Plantarum de Estudos da Flora.↩︎
Abreu, K. M. P.; Braga, J. M. A.; Nascimento, M. T. 2014. Tree species diversity of coastal lowland semideciduous forest fragments in northern Rio de Janeiro State, Brazil. Bioscience Journal, 30(5).↩︎
Lorenzi, H. 2016. Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Vol. 1. 7ª ed. São Paulo: Instituto Plantarum de Estudos da Flora.↩︎
Lorenzi, H. 2016. Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Vol. 1. 7ª ed. São Paulo: Instituto Plantarum de Estudos da Flora.↩︎
Terra, V.; Morim, M.P. 2020. Senegalia in Flora do Brasil 2020. Jardim Botânico do Rio de Janeiro.Disponível em: http://reflora.jbrj.gov.br/reflora/floradobrasil/FB101015. Acesso em: 18 out. 2021↩︎
Barros, M. J. F.;Morim, M. P. 2014. Senegalia (Leguminosae, Mimosoideae) from the Atlantic Domain, Brazil. Systematic Botany, 39(2), 452-477.↩︎
Terra, V.; Morim, M.P. 2020. Senegalia in Flora do Brasil 2020. Jardim Botânico do Rio de Janeiro.Disponível em: http://reflora.jbrj.gov.br/reflora/floradobrasil/FB101015. Acesso em: 18 out. 2021↩︎
Lorenzi, H. 2016. Árvores brasileiras: manual de identificação e cultivo de plantas arbóreas nativas do Brasil. Vol. 1. 7ª ed. São Paulo: Instituto Plantarum de Estudos da Flora.↩︎